Психологические условия и предикторы интеллектуальной продуктивности школьников
Аннотация
Обоснование. В статье исследуется регрессионная модель показателей успешной интеллектуальной деятельности старших подростков в школе ввиду особой сензитивности данного возрастного этапа в жизни человека, который ознаменуется формированием и развитием структур понятийного, метакогнитивного и интенционального опыта субъекта деятельности, характеризующийся максимальными разрешающими возможностями в интеллектуальной сфере деятельности человека. В представленном исследовании был переформулирован конструкт интеллектуальной компетентности как показателя продуктивной интеллектуальной деятельности в терминах понятийных способностей, показателей психометрического интеллекта и школьной успеваемости старших подростков с определением предикторов и условий проявления успешности интеллектуальной деятельности, что обусловило возможность исследования компонентов интеллектуальной компетентности ввиду особой чуткости к изменениям среды (например, образовательным стандартам) самого конструкта интеллектуальной компетентности как проявления продуктивности интеллектуальной деятельности.
Цель. Изучение специфики предикторов школьной успеваемости в терминах проявлений понятийного опыта (семантических, категориальных и концептуальных способностей) и показателей психометрического интеллекта в старшем подростковом возрасте посредством моделирования (регрессионного) конструкта интеллектуальной компетентности как показателя продуктивности интеллектуальной деятельности.
Материалы и методы. Главный метод представленного исследования – эмпирический с проведением регрессионного моделирования показателей продуктивности интеллектуальной деятельности старших подростков. В исследовании приняли участие 110 старших подростков (56 девушек и 54 юноши) в возрасте 15-17 лет. Методологическая база исследования: методики «Понятийный синтез» (Холодная М.А., Сиповская Я.И., 2023), «Визуальная семантика слов» (Артемьева Е.Ю., 1999), «Обобщение трех слов» (Холодная М.А., Сиповская Я.И., 2023), «Прогрессивные матрицы Равена» (Дж. Равен, 2002), электронный журнал успеваемости.
Результаты. В ходе определения предикторов интеллектуальной продуктивности при проведении регрессионного моделирования была получена модель, которая с точностью 99,0% описывает/прогнозирует данный показатель. Полученная модель состоит из категориальных способностей. Данный показатель является одним из проявлений понятийного опыта человека, что указывает на его ключевое значение для успешной интеллектуальной деятельности в старшем подростковом возрасте. Таким образом, был сделан вывод, что в соответствии с полученными результатами, есть основания заключить, что к старшему подростковому возрасту показатели продуктивности интеллектуальной деятельности связаны исключительной с проявлениями категориальных способностей понятийного опыта, которые выступают предикторами успешной интеллектуальной деятельности как показателя интеллектуальной компетентности. В представленном исследовании установлен факт дисбаланса в развитии интеллектуальных способностей учащихся старшей школы, понятийное мышление которых сформировано в недостаточной мере для того, чтобы обеспечивать качественное повышение интеллектуальных ресурсов подростка.
EDN: BYAJSR
Скачивания
Литература
Андриященко, А. С. (2021). Развитие системного мышления школьников. Образование и наука в России и за рубежом, 82(6), 147-152. EDN: https://elibrary.ru/vfyyia
Артемьева, Е. Ю. (1999). Основы психологии субъективной семантики / Под ред. И. Б. Ханиной. Серия: «Фундаментальная психология». М.: Наука; Смысл. 350 с.
Будрина, Е. Г. (2024). Когнитивный стиль полезависимость/поленезависимость в старшем подростковом возрасте: сравнение показателей на интервале 20 лет. Социальные и гуманитарные науки на Дальнем Востоке, XXI(4), 56-62. https://doi.org/10.31079/1992-2868-2024-21-4 EDN: https://elibrary.ru/lzctrw
Карпов, А. В. (2025). Системность в организации операционного состава мышления и сознания. Ярославский психологический вестник, 61(1), 5-20. EDN: https://elibrary.ru/plrlhq
Кибальченко, И. А., Баранкова, М. С. (2021). Диагностика понятийных способностей старших подростков: актуальность, проблемы и перспективы. В: Педагогическая диагностика: история, теория, современность. Ростов-на-Дону: РГЭУ РИНХ, 103-108. EDN: https://elibrary.ru/bkgccw
Линейные регрессионные графики: Остатки vs Влияние. BOOSTEDML - Статьи по статистике и машинному обучению для здравоохранения. URL: https://boostedml.com/2019/03/linear-regression-plots-residuals-vs-leverage.html (дата обращения: 03.04.2025)
Равен, Дж. (2002). Компетентность в современном обществе: выявление, развитие и реализация. М.: Когито-Центр. 396 с. ISBN: 5-89353-052-7 EDN: https://elibrary.ru/raxvcb
Сиповская, Я. И. (2015). Концептуальные, метакогнитивные и интенциональные дескрипторы интеллектуальной компетентности в старшем подростковом возрасте. Вестник СПбГУ. Серия 12, (4), 22-31. EDN: https://elibrary.ru/vjhwxr
Холодная, М. А., Сиповская, Я. И. (2023). Понятийные способности: теория, диагностика, эмпирика. М.: Институт психологии РАН. 172 с. https://doi.org/10.38098/mng_23_0458 ISBN: 978-5-9270-0458-4 EDN: https://elibrary.ru/afhujy
Холодная, М. А. (2023). Реформа Российского школьного образования: вверх по лестнице, ведущей вниз. Ученые записки Института психологии Российской академии наук, 3(4), 5-24. https://doi.org/10.38098/proceedings_2023_03_04_02 EDN: https://elibrary.ru/urlmza
Ясюкова, Л. А. (2020). Изменение типа интеллекта подростков за период с 1990 г. по 2020 г. В: Способности и ментальные ресурсы человека в мире глобальных перемен. М.: Институт психологии РАН, 496-505. https://doi.org/10.38098/proc.2020.59.34.001 EDN: https://elibrary.ru/bxwfji
Pedersen, M. K., Díaz, C. M. C., Wang, Q. J., Alba-Marrugo, M. A., Amidi, A., Basaiawmoit, R. V., Bergenholtz, C., Christiansen, M. H., Gajdacz, M., Hertwig, R., Ishkhanyan, B., Klyver, K., Ladegaard, N., Mathiasen, K., Parsons, C., Rafner, J., Villadsen, A. R., Wallentin, M., Zana, B., Shersona, J. F. (2023). Measuring Cognitive Abilities in the Wild: Validating a Population-Scale Game-Based Cognitive Assessment. Cognitive Science, 47. https://doi.org/10.1111/cogs.13308 EDN: https://elibrary.ru/rzjlfp
Sipovskaya, Ya. I. (2022). Regression model of successful school intellectual activity. In: Future of Information and Communication Conference (FICC). San Francisco, USA, March 3-4, 2022. Vol. 438, Part 1, pp. 68-75. https://doi.org/10.1007/978-3-030-98012-2_7 EDN: https://elibrary.ru/cgzxtm
Linear Regression Plots: Residuals vs Leverage. BOOSTEDML. Articles on Statistics and Machine Learning for Healthcare. URL: https://boostedml.com/2019/03/linear-regression-plots-residuals-vs-leverage.html (дата обращения: 24.04.2025)
Understanding Diagnostic Plots for Linear Regression Analysis. University of Virginia Library. Research Data Services + Sciences. URL: https://data.library.virginia.edu/diagnostic-plots/ (дата обращения: 24.04.2025)
References
Andriyashchenko, A. S. (2021). Development of systemic thinking in schoolchildren. Education and Science in Russia and Abroad, 82(6), 147-152. EDN: https://elibrary.ru/vfyyia
Artemyeva, E. Yu. (1999). Fundamentals of subjective semantics psychology / Ed. by I. B. Khanina. Series: “Fundamental Psychology”. Moscow: Nauka; Smysl, 350 p.
Budrina, E. G. (2024). Cognitive style field dependence/field independence in late adolescence: comparison of indicators over a 20-year interval. Social and Humanitarian Sciences in the Far East, XXI(4), 56-62. https://doi.org/10.31079/1992-2868-2024-21-4 EDN: https://elibrary.ru/lzctrw
Karpov, A. V. (2025). Systemicity in the organization of operational composition of thinking and consciousness. Yaroslavl Psychological Bulletin, 61(1), 5-20. EDN: https://elibrary.ru/plrlhq
Kibalchenko, I. A., Barankova, M. S. (2021). Diagnostics of conceptual abilities in older adolescents: relevance, problems and prospects. In: Pedagogical diagnostics: history, theory, modernity. Rostov-on-Don: RSEU RINH, 103-108. EDN: https://elibrary.ru/bkgccw
Linear regression plots: Residuals vs Leverage. BOOSTEDML - Articles on statistics and machine learning for healthcare. URL: https://boostedml.com/2019/03/linear-regression-plots-residuals-vs-leverage.html (Accessed: 03.04.2025)
Raven, J. (2002). Competence in modern society: identification, development and implementation. Moscow: Cogito-Center, 396 p. ISBN: 5-89353-052-7 EDN: https://elibrary.ru/raxvcb
Sipovskaya, Ya. I. (2015). Conceptual, metacognitive and intentional descriptors of intellectual competence in late adolescence. Bulletin of St. Petersburg State University. Series 12, (4), 22-31. EDN: https://elibrary.ru/vjhwxr
Kholodnaya, M. A., Sipovskaya, Ya. I. (2023). Conceptual abilities: theory, diagnostics, empirics. Moscow: Institute of Psychology RAS, 172 p. https://doi.org/10.38098/mng_23_0458 ISBN: 978-5-9270-0458-4 EDN: https://elibrary.ru/afhujy
Kholodnaya, M. A. (2023). Reform of Russian school education: up the stairs leading down. Scientific Notes of the Institute of Psychology of the Russian Academy of Sciences, 3(4), 5-24. https://doi.org/10.38098/proceedings_2023_03_04_02 EDN: https://elibrary.ru/urlmza
Yasyukova, L. A. (2020). Changes in the type of intelligence in adolescents from 1990 to 2020. In: Abilities and mental resources of a person in a world of global changes. Moscow: Institute of Psychology RAS, 496-505. https://doi.org/10.38098/proc.2020.59.34.001 EDN: https://elibrary.ru/bxwfji
Pedersen, M. K., Díaz, C. M. C., Wang, Q. J., Alba-Marrugo, M. A., Amidi, A., Basaiawmoit, R. V., Bergenholtz, C., Christiansen, M. H., Gajdacz, M., Hertwig, R., Ishkhanyan, B., Klyver, K., Ladegaard, N., Mathiasen, K., Parsons, C., Rafner, J., Villadsen, A. R., Wallentin, M., Zana, B., Shersona, J. F. (2023). Measuring Cognitive Abilities in the Wild: Validating a Population-Scale Game-Based Cognitive Assessment. Cognitive Science, 47. https://doi.org/10.1111/cogs.13308 EDN: https://elibrary.ru/rzjlfp
Sipovskaya, Ya. I. (2022). Regression model of successful school intellectual activity. In: Future of Information and Communication Conference (FICC). San Francisco, USA, March 3-4, 2022. Vol. 438, Part 1, pp. 68-75. https://doi.org/10.1007/978-3-030-98012-2_7 EDN: https://elibrary.ru/cgzxtm
Linear Regression Plots: Residuals vs Leverage. BOOSTEDML. Articles on Statistics and Machine Learning for Healthcare. URL: https://boostedml.com/2019/03/linear-regression-plots-residuals-vs-leverage.html (Accessed: 24.04.2025)
Understanding Diagnostic Plots for Linear Regression Analysis. University of Virginia Library. Research Data Services + Sciences. URL: https://data.library.virginia.edu/diagnostic-plots/ (Accessed: 24.04.2025)
Copyright (c) 2025 Yana I. Sipovskaya

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.